positionalembedding的代码输出结果是什么，举例说明

抱歉，由于我是一个语言模型AI，不能运行代码或输出结果。但是我可以简单地介绍一下Positional Embedding的作用和用途。在自然语言处理领域中，Positional Embedding是一种技术，用于为自然语言文本中的每个单词或标记分配一个独特的位置嵌入向量。这个向量可以提供位置信息，告诉模型这个词或标记在原始文本中的位置。举个例子，对于一句话“我爱中国”，使用Positional Embedding技术，每个单词都会被分配一个特定的向量，代表该单词在句子中的位置。这个向量可以在后续的模型训练和推理中用作输入，以提高其性能和准确性。

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PaddleNLP模块中pretrainedTokenizerBase方法，主要功能是什么，请python展示

pretrainedTokenizerBase方法的主要功能是根据训练好的预训练词向量模型，将输入的文本序列转化为词向量的序列。这个方法是PaddleNLP中的一个基类，可以被其它Tokenizer的子类继承。下面是根据PaddleNLP中的一个中文词向量模型，使用预训练的Tokenizer对一句话进行编码的Python代码：

import paddle
from paddlenlp.embeddings import Tokenizer,PositionalEmbedding
from paddlenlp.datasets import load_dataset

train_ds, val_ds, test_ds = load_dataset("bq_corpus", splits=["train", "dev", "test"])

tokenizer = Tokenizer(vocab_file='tokenizer_vocab.txt')
pos_encoder = PositionalEmbedding(hidden_size=32, max_length=256)

text = "今天天气真好"
tokenized_text = tokenizer(text)
print(tokenized_text)

pos_text = pos_encoder(tokenized_text)
print(pos_text)

其中，`tokenizer_vocab.txt`是一个文本文件，存放着训练好的词向量模型中每一个单词对应的ID编号和词向量。`tokenizer(text)`方法将`text`字符串分词，并将每个词转化为在词向量模型中对应的ID编号。最后，`pos_encoder`可以将转化后的ID序列转化为词向量序列。

class PositionalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEmbedding, self).__init__() # Compute the positional encodings once in log space. pe = torch.zeros(max_len, d_model).float() pe.require_grad = False position = torch.arange(0, max_len).float().unsqueeze(1) div_term = (torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model)).exp() pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0) self.register_buffer('pe', pe)

这段代码定义了一个名为 PositionalEmbedding 的 PyTorch 模型类，用于生成位置编码。构造函数 `__init__` 接受两个参数：`d_model` 表示模型的维度大小，`max_len` 表示位置编码的最大长度，默认为 5000。

在构造函数中，首先创建了一个形状为 `(max_len, d_model)` 的全零张量 `pe`，并将其设置为不可训练 (`require_grad = False`)。接着创建了两个辅助张量 `position` 和 `div_term`。`position` 是一个从 0 到 `max_len-1` 的一维浮点数张量。`div_term` 是一个计算位置编码的除法项，通过取对数和指数运算得到。

接下来，通过对 `pe` 进行操作，将位置编码赋值给 `pe`。具体地，通过切片操作 `pe[:, 0::2]` 和 `pe[:, 1::2]`，分别对偶数索引和奇数索引的列进行赋值。其中，偶数索引的列使用正弦函数进行编码，奇数索引的列使用余弦函数进行编码。

最后，将 `pe` 进行维度扩展，增加一个维度，并通过 `self.register_buffer()` 方法将其注册为模型的缓冲（buffer），使其在模型保存和加载过程中保持不变。

这样，PositionalEmbedding 模型就可以在前向传播过程中生成位置编码，并在训练过程中不进行参数更新。